[Next Semiconductor ②] AI 반도체, ‘미세화 한계’ 넘는다

[산업일보]
AI와 고성능 컴퓨팅(HPC)의 확산으로 반도체 산업의 기술 패러다임이 급변하는 가운데, 삼성전자와 SK하이닉스, 엔비디아가 차세대 반도체 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략을 공유했다.

이들 기업은 공정 미세화의 한계를 돌파하기 위한 구조 혁신, 첨단 패키징, 차세대 메모리, 시스템 아키텍처 재설계를 핵심 키워드로 제시하며, AI 시대에 최적화된 반도체 기술 진화를 가속화하고 있다.

공정·구조 혁신으로 미세화 한계 돌파



삼성전자 송재혁 CTO는 기존 선폭 축소 중심의 미세공정 전략에서 벗어나 GAA(Gate-All-Around) 구조 전환과 첨단 패키징 기술 고도화를 통해 공정 한계를 극복하고 있다고 밝혔다.

GAA는 기존 핀펫(FinFET) 구조 대비 전류 제어 능력과 전력 효율을 크게 향상시킬 수 있어, AI·HPC와 같은 고성능 연산 환경에 필수적인 기술로 평가된다.

송 CTO는 “2nm 이하 초미세 공정에서는 공정 복잡성과 변동성이 크게 증가하는 만큼, 삼성전자는 공정·설계·패키징을 동시에 최적화하는 ‘DTCO(Design Technology Co-Optimization)’ 전략을 핵심으로 삼고 있다”며 “이를 통해 전력 효율 개선, 성능 극대화, 수율 안정화를 동시에 달성할 것”이라는 계획을 밝혔다.

그의 설명에 따르면, 삼성전자는 3D 적층, 하이브리드 본딩, 칩렛(Chiplet) 기반 패키징 기술을 적극 확대하고 있다. 단일 칩의 한계를 넘어, 여러 개의 다이를 하나의 시스템으로 통합하는 패키징 기술을 통해 연산 밀도와 에너지 효율을 동시에 끌어올리는 전략이다.

송 CTO는 “삼성전자는 이러한 공정 혁신과 패키징 고도화를 결합해 AI, 데이터센터, 모바일, 차량용 반도체 전반에서 기술 경쟁력을 강화하고 있다”고 언급했다.

HBM·AI 팩토리, 시스템 단위 경쟁으로 확장



SK하이닉스의 이성훈 SVP는 “대규모 AI 모델 학습과 추론 환경에서는 연산 성능보다 데이터 처리 속도와 대역폭, 전력 효율이 병목 요인으로 작용한다”며 “기존 D램 구조를 넘어선 메모리 혁신이 필수”라고 강조했다.

AI 반도체 성능의 핵심 요소로 ‘고대역폭 메모리(HBM)’를 제시하며, 차세대 HBM 기술 로드맵을 공개한 SK하이닉스는 TSV(실리콘 관통 전극) 기반 3D 적층 기술과 미세 공정 고도화를 통해 대역폭 확대, 전력 효율 개선, 발열 제어를 동시에 달성하고 있다.

이성훈 SVP는 “차세대 HBM에서는 고집적 설계와 고속 인터페이스 기술, 첨단 패키징의 결합이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다”고 덧붙였다.



엔비디아코리아 정소영 대표는 “AI 반도체 경쟁의 무게중심이 단일 칩 성능 향상에서 ‘AI 팩토리(AI Factory)’ 구축으로 이동하고 있다”며 “AI 팩토리는 GPU, CPU, 네트워크, 스토리지, 소프트웨어 스택을 하나의 통합 시스템으로 구성해, 대규모 AI 모델 학습과 추론을 공장처럼 대량·고속 처리하는 개념”이라고 소개했다.

엔비디아는 GPU 아키텍처 고도화와 함께 NVLink 기반 초고속 인터커넥트, 이종(heterogeneous) 컴퓨팅 구조, HBM 중심 메모리 아키텍처, 데이터센터 네트워크 기술을 결합해 AI 팩토리 구현을 가속화하고 있다.

이를 통해 단일 서버 성능 경쟁을 넘어, 데이터센터 전체를 하나의 거대한 AI 연산 시스템으로 최적화하는 것이 AI팩토리의 핵심 전략이라는 것이 그의 설명이다.

그는 “엔비디아는 AI 팩토리를 통해 학습과 추론, 데이터 처리, 서비스 운영까지 하나의 통합된 파이프라인으로 구성할 것”이라며 “AI 모델 개발 주기를 획기적으로 단축하고, 전력 효율과 시스템 활용도를 동시에 개선하고 있다”고 밝